9
2008 KRĠZĠ SONRASI TÜRKĠYE VE YÜKSELEN PĠYASA
EKONOMĠLERĠNDE BANKACILIK PERFORMANSI: CAMELS
ANALĠZĠ ĠLE KARġILAġTIRMALI BĠR DEĞERLENDĠRME
Ġlyas ÇELĠK
1, K. Batu TUNAY
2Gönderim tarihi: 14.02.2019 Kabul tarihi: 10.09.2020
Öz
2008 finansal krizinin çok hızlı bir biçimde küresel ölçekte yayılması, birçok geliĢmiĢ ülke ekonomisi ve finansal sisteminde ciddi sıkıntılar yaĢanmasına neden olmuĢtur. Söz konusu dönemde Türkiye‟nin de aralarında bulunduğu yükselen piyasa ekonomileri ise; finans sektörünün ekonomik büyümeyi desteklemesi ile çok ciddi geliĢme göstermiĢlerdir. Bu çalıĢmada, 26 yükselen piyasa ekonomisinde faaliyet gösteren ticari bankaların kriz sonrası dönemde nasıl performans sergiledikleri CAMELS analizi ile incelenmiĢtir. Özellikle Türkiye bankacılık sektörünün diğer ülke bankacılık sektörleri ile karĢılaĢtırmalı analizi gerçekleĢtirilmiĢtir.
Türkiye bankacılık sektörünün, diğer yükselen piyasa ekonomilerinin birçoğuna göre 2008 krizine daha hazırlıklı olduğu ve kriz sonrası dönemde bankacılık sisteminin güvenilirliğini koruduğu anlaĢılmıĢtır. 2008-2009 yıllarında diğer yükselen piyasa ekonomilerine göre; sermaye yeterliliği, yönetim kalitesi ve karlılık/etkinlik boyutlarında karĢılaĢtırmalı üstünlüğe sahip olan Türkiye bankacılık sektörü, 2016-2017 yıllarında ise aktif kalitesi, yönetim kalitesi ve karlılık/etkinlik boyutlarında karĢılaĢtırmalı olarak yüksek performans göstermiĢtir. Türkiye bankacılık sektörü kriz sonrası dönemde, likidite ve piyasa risklerine duyarlılık konularında nispeten kötü performans sergilemiĢtir.
Anahtar Kelimeler: Türkiye, Yükselen Piyasa Ekonomileri, Bankacılık, Finansal Performans, CAMELS Analizi.
JEL Sınıflandırması:G21, L25, G17
Abstract
The rapid spread of the 2008 financial crisis caused serious problems in many developed countries' economies and financial systems. In this period, emerging market economies have shown serious improvement as the financial sector supports economic growth. In this study, how the commercial banks operating in 26 emerging market economies performed in the post-crisis period were analyzed by CAMELS analysis. In particular, comparative analysis of Turkish banking sector relative to other countries‟ banking sectors was employed.
It has been concluded that the Turkish banking sector was more prepared for the 2008 crisis than many of the other emerging economies and that the Turkish banking system remained credible in the post-crisis period. Turkish banking sector in 2008-2009 performed high on capital adequacy, management quality and profitability / efficiency dimensions, while it showed a high performance in terms of asset quality, management quality and profitability / efficiency compared to other emerging market economies in 2016-2017. In the post-crisis period, Turkish banking sector showed relatively poor performance in liquidity and sensitivity to market risk issues.
Keywords: Turkey, Emerging Market Economies, Banking, Financial Performance, CAMELS Analysis.
JEL Classification: G21, L25, G17
1 Dr., Türk Eximbank, ilyascelik7@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-7351-553X
2 Prof.. Dr., Marmara Üniversitesi, Bankacılık ve Sigortacılık Yüksekokulu, batu.tunay@marmara.edu.tr,
ORCID ID: 0000-0002-9040-5831
10
2008 yılında yaĢanan finansal kriz neredeyse tüm dünya ekonomilerinde daralmaların ya-Ģanmasına neden olmuĢtur. Uluslararası Para Fonu (IMF) verilerine göre; 2008 yılının son çeyreği ve 2009 yılının ilk çeyreğinde geliĢmiĢ ülke ekonomilerinde %7-8, yükselen piyasa ekonomilerinde ise %2-3 oranında daralma meydana gelmiĢtir. Kriz öncesi dönem olan 2007 yılındaki ortalama büyüme oranları dikkate alındığında; kriz döneminde hem geliĢmiĢ ülkelerin hem de yükselen piyasa ekonomilerinin ortalama büyüme oranlarının yaklaĢık %10 düĢtüğü anlaĢılmaktadır (Blanchard vd., 2010). Kriz sonrası dönemde, baĢta ABD olmak üzere geliĢmiĢ ülkelerde faiz oranlarının düĢürülmesi ve likidite bolluğu yaĢanması, yatırımların geliĢmiĢ ülkelerden geliĢmekte olan ülkelere yönelmesine neden olmuĢtur. Kriz sonrası dönemde çok fazla fon ve yatırım çeken yükselen piyasa ekonomilerinde gerçekle-Ģen yüksek büyüme, bir ölçüde finans sektörünün bu büyümeyi destekleyebilecek kapasi-tede olmasından kaynaklanmıĢtır. Nitekim konuyla ilgili yapılan birçok çalıĢmada finansal geliĢimin ekonomik büyümeyi tetiklediği yönünde sonuçlara ulaĢılmıĢtır (Wachtel, 2001; Fink vd., 2005; Levine, 2005).
Birçok ülkede finansal sektör, genel ekonomi içerisinde en büyük paya sahip olan sektör konumundadır. Güçlü bir finansal sektör, ülkelerin ekonomik kalkınması için en önemli faktörlerden biri olarak ele alınmaktadır (Beck vd., 1999). Yapılan birçok çalıĢmada, fi-nansal piyasaların büyüklüğü ve sermaye piyasalarının derinliği ile gayri safi yurt içi hasıla (GSYĠH) arasında çok yüksek pozitif korelasyon bulunduğu ve finansal piyasaların geliĢi-minin ekonomik büyüme için de en önemli belirleyicilerden biri olduğu ortaya konulmuĢtur (Levine ve Zervos, 1998; Levine vd., 2000). 2008 yılında finansal piyasalarda baĢlayan aksaklıkların ülke ekonomilerini çok ciddi bir biçimde etkilemesiyle birlikte güçlü ekonomi için finansal piyasaların ne kadar önemli olduğu tekrar anlaĢılmıĢtır.
Son dönemlerde tüm dünyaya yayılan Covid 19 salgını nedeniyle uluslararası ticaret hacmi büyük ölçüde daralmıĢ, neredeyse durma noktasına gelen ekonomik aktiviteyi canlı tutabilmek için geliĢmiĢ ülkeler baĢta olmak üzere birçok ülkede geniĢletici para ve maliye politikaları uygulanmaya baĢlanmıĢtır. Salgının ne boyuta ulaĢacağı ve kadar süre etkisini göstereceği, alınan ve alınacak önlemlerin ne boyuta ulaĢacağı, salgın sonrası dönemde nasıl bir ekonomik düzenin oluĢacağı gibi konulardaki belirsizlikler nedeniyle yükselen piyasa ekonomilerinin salgından nasıl etkilenecekleri bilinememektedir. Salgın ve salgının tetiklediği resesyon yükselen piyasa ekonomilerini olumsuz etkilerken, uygulanan geniĢle-meci politikalar sonucu ortaya çıkabilecek sermaye fazlasının risk iĢtahının artması duru-munda yükselen piyasa ekonomilerine yönelmesi resesyonun olumsuz etkilerini kısmen telafi edebilecektir. Salgının etkisini artırması durumunda ise, yükselen piyasa
ekonomil-11 erinde yaĢanan ekonomik daralma derinleĢebilecek, artan risklerden finansal sektör de olumsuz etkilenebilecektir. Tüm belirsizliklere rağmen, 2008 küresel finansal krizinde çok ciddi problemlerle karĢılaĢan bankaların bu kez yaĢanabilecek Ģoklara daha hazır oldukları düĢünülmektedir.
Bu çalıĢmada 2008 finansal krizi sonrasında, yükselen piyasa ekonomilerinde bankacı-lık sektörünün nasıl performans göstermiĢ olduğu ve ilgili ülkelerin yeni döneme ne kadar hazır oldukları ele alınacaktır. Literatürdeki diğer çalıĢmalar incelendiğinde, 2008 krizi son-rası dönemde yükselen piyasa ekonomilerinin bankacılık sektörlerinin performanslarını karĢılaĢtıran bir çalıĢma olmadığı, CAMELS analizi ile bankacılık performanslarının ince-lendiği çalıĢmaların genellikle tek bir ülkeyle sınırlı kaldığı görülmüĢtür. Bu çalıĢma ile tüm dünyada kabul gören CAMELS değerlendirme sistemi kullanılarak yükselen piyasa ekonomilerinin bankacılık performanslarının karĢılaĢtırılması ve birbirlerine karĢı üstün-lüklerinin ve zayıflıklarının ortaya konulması amaçlanmıĢtır.
ÇalıĢma, giriĢ ve sonuç bölümleri dıĢında üç ana bölümden oluĢmaktadır. Ġlk ana bö-lümde, bankacılık sektöründe performans kavramı, performans ölçüm yöntemleri ve CAMELS değerlendirme sistemini içeren literatür kısmına yer verilmiĢtir. Ġkinci bölümde, 26 farklı yükselen piyasa ekonomisinin bankacılık sektörlerinin yapıları ve durumu hak-kında genel bilgiler sunulmuĢtur. Üçüncü bölüm olan analiz bölümünde ise; birbirlerinden önemli farklılıklar gösteren ülke bankacılık sektörlerinin performans hesaplamaları yapıla-rak yükselen piyasa ekonomisi ülkelerin bankacılık sektörlerinin birbirleriyle karĢılaĢtırmalı üstünlük ve zayıflıkları ortaya konulmuĢtur.
ÇalıĢmada uygulanan yaklaĢım ve ortaya konulan sonuçların; denetleyici ve düzenleyici otoriteler, kreditörler ve yatırımcılar ve araĢtırmacılar açısından önemli olduğu düĢünül-mektedir. Düzenleyici ve denetleyici otoriteler; bankacılık performanslarının diğer yükse-len piyasa ekonomilerine kıyasla hangi noktalarda güçlü hangi noktalarda zayıf olduğunu görerek geliĢtirilmesi gereken alanları tespit edebilir ve kendilerinden daha iyi durumda olan ülkelerin uygulamalarından faydalanabilir. Yatırımcılar ve kreditörler, yükselen piyasa ekonomisi olarak kabul edilen ülkelerin bankacılık sektörleri arasındaki farklılıkları görerek daha doğru kredi ve yatırım kararları verebilirler. AraĢtırmacılar ise, bu çalıĢmada ortaya konulan yöntemi daha da geliĢtirerek bankacılık performansı konusunda literatüre yeni kat-kılar sunabilirler.
2. Literatür Taraması
Finansal sektörün en önemli oyuncularından olan bankalar; tasarrufların etkin ve verimli bir Ģekilde yönetilmesi, fon arz edenler ile fon talep edenler arasında bu tasarrufların
12
ması, risklerin çeĢitlendirilmesi ve sürekli olarak izlenmesi Ģeklindeki bir dizi faaliyet ile tasarruf ve yatırım kararlarını etkilemekte ve dolayısıyla ekonomik büyüme üzerinde etki yaratmaktadırlar (Petkovski ve Kjosevski, 2014). Bankaların iĢlevlerini yerine getirirken çok geniĢ bir alanda faaliyet göstermeleri, sundukları ürün ve hizmetlerin teknik ve karma-Ģık olması dolayısıyla tam olarak anlaĢılamamaları ve bankaya özgü, sektörel ya da makro düzeyde birçok değiĢkenden etkilenmeleri banka performanslarının ölçümünü zorlaĢtır-maktadır. Birçok ülkede finansal piyasalarda rol alan en büyük oyuncular olan bankaların performanslarının ne Ģekilde ölçüleceği konusu, kamu otoriteleri, düzenleyiciler veya yasa koyucular, yatırımcılar, hissedarlar ve mevduat sahipleri açısından önemli bir konudur (BektaĢ, 2013).
Bankacılık performansının nasıl ölçümleneceği konusunda yıllardır birçok yöntem ve metodoloji geliĢtirilmesine rağmen henüz performans ölçümü konusunda ortak bir görüĢe varılamamıĢtır. Bankacılık sektörünün heterojen yapıda olması, ülke dinamiklerinin farklı-lığı, bankacılık verileri sunan veri tabanlarının farklı bilgiler içermesi, farklı ülkelerde farklı yasal kısıtlar ve diğer kısıtların bulunması gibi nedenlerle dünya genelinde kullanılan ortak bir performans ölçüm metodu belirlenememiĢtir (Gavurova vd., 2017).
Bankalar diğer iĢletmelere oranla daha soyut, karmaĢık ve büyük yapılar olduklarından; performans değerlendirmelerinin farklı bir bakıĢ açısı ile ele alınması ve nicel sonuçların yanı sıra nitel sonuçlara da odaklanılması gerektiği düĢünülmektedir. Nitel faktörleri de dikkate alan kurumsal karne (balance scorecard) yaklaĢımına göre; bankaların performansı ölçümlenirken sadece finansal sonuçlara odaklanmak yetersiz olmaktadır. Kurumsal karne yaklaĢımına göre; bankaların finansal sonuçlarının yanı sıra sundukları hizmetlerin kalitesi, müĢteri memnuniyet düzeyleri, müĢterilerin değiĢen talep ve ihtiyaçlarını karĢılama yete-nekleri, iĢ süreçlerinin etkinliği ve yenilik yapma, öğrenme-geliĢme kapasiteleri incelen-melidir (Kaplan; 2009).
Performans ölçümünde nitel sonuçları dikkate almak önemli olsa da, en temel amacı sunduğu ürün ve hizmetler ile topluma fayda sağlamak ve karlarını maksimize ederek ya-Ģamını sürekli kılmak olan bankaların nitel sonuçları finansal sonuçlara dönüĢtürmesi önem arz etmektedir. Nitekim banka performansları ile ilgilenen karar alıcılar, denetim otoriteleri ve yatırımcılar çoğu zaman finansal sonuçlara; hizmet kalitesi, teknoloji düzeyi, marka bi-linilirliği gibi nitel değerlerden daha fazla önem vermektedir.
Yalnızca finansal verilere bakarak performans değerlendirmesi yapmak çok yeterli gö-zükmese de geçmiĢ dönemlere iliĢkin finansal verilerin; genel kabul gören referans değer-ler, rakiplere ait finansal veriler ya da sektör ortalamaları ile karĢılaĢtırılmasıyla banka per-formansı hakkında bilgi edinilebilmektedir. Finansal performans ölçümü, kolay ulaĢılabilen
13 ve somut sonuçları yansıtan finansal verilere dayanılarak gerçekleĢtirildiğinden sıkça uygu-lanan bir yöntem olabilmektedir (Gavurova vd., 2017). Bu çalıĢmada, 2008 finansal krizi sonrası dönemde bankaların finansal açıdan nasıl performans sergiledikleri inceleneceğin-den performansın nitel boyutu göz ardı edilecek ve banka performans ölçümü finansal açı-dan ele alınacaktır.
2.1. Banka Finansal Performansının Ölçümünde Kullanılan Alternatif
Yöntemler
Bankacılık sektörünün oldukça karmaĢık bir yapıya bürünmüĢ olmasına rağmen finansal performans ölçümleri temel olarak; karlılık, etkinlik, verimlilik, risklilik ve kaldıraç oran-ları gibi boyutlar dikkate alınarak yapılmaktadır. Performans ölçümünü gerçekleĢtiren kiĢi ya da kuruluĢun bakıĢ açısına göre, ölçümde kullanılan boyutlar ve bu boyutların ağırlıkları değiĢebilmektedir. Örneğin; yatırımcılar karlılık bağlamında performansı ölçerken, kamu otoriteleri bankaların performans ölçümlerinde risklilik düzeyine çok daha fazla önem at-fetmektedirler. Bankaların performans ölçümleri genel olarak; (1) öz kaynak getiri oranı, aktif getiri oranı gibi değiĢkenlerle hesaplanan geleneksel yöntemler, (2) ekonomik katma değer (EVA) veya riske göre düzeltilmiĢ sermaye getirisi (RAROC) gibi değiĢkenlerle he-saplanan ve pay sahiplerinin kazanç durumlarını dikkate alan ekonomik yöntemler ve (3) fiyat kazanç oranı, kredi temerrüt takası (CDS) gibi değiĢkenlerle hesaplanan piyasa bazlı yaklaĢımlar uygulanarak yapılmaktadır (Karr, 2005).
Bilindiği gibi bankaların üretim ve aracılık olmak üzere iki temel fonksiyonu bulun-maktadır. Üretim fonksiyonunu dikkate alan yaklaĢım operasyonel verimliliği etkileyen; Ģube sayısı, personel sayısı, hesap sayısı, iĢlem sayısı gibi fiziksel büyüklükleri göz önünde bulundururken, aracılık fonksiyonunu dikkate alan yaklaĢım ise; toplam mevduat, kredi, menkul kıymetler portföyü, faiz gelirleri, faiz giderleri gibi parasal büyüklükleri göz önünde bulundurmaktadır. Üretim fonksiyonunu temel alan yaklaĢıma göre; bankaların verimlilikleri parametrik ve parametrik olmayan ölçüm yöntemleriyle ölçümlenmektedir.
Barth v.d. (2013) yaptıkları çalıĢmada, bankaların üretim faaliyetini dikkate alarak banka performansını veri zarflama analizi kullanarak hesapladıkları banka etkinlik puanı olarak ele almıĢladır. Söz konusu çalıĢmada bankaların toplam mevduat, personel giderleri, sabit varlıklar ve kredi kayıp karĢılıkları girdilerinin, toplam krediler, gelir getiren varlıklar ve diğer faaliyet karı çıktılarına dönüĢümü sürecindeki etkinlik düzeyi dikkate alınmıĢtır.
Aracılık fonksiyonunu dikkate alan yaklaĢıma göre ise banka performansları genel ola-rak finansal oranlar ile hesaplanan, uluslararası kabul görmüĢ olan CAMELS analizi ile ölçümlenmektedir (Mercan vd., 2003). Finansal oranlar, bankaların finansal sağlamlığını ve Finans Politik & Ekonomik Yorumlar (653) Eylül 2020: 9-47
14
yönetim kalitelerini ölçümlemek için kullanılan temel araçlardan biridir (Wirnkar ve Tanko, 2008). Finansal oranlar kullanılarak yapılan performans ölçümlerinde genel olarak, finansal oranların çeĢitli kombinasyonları kullanılmakta ve oluĢturulan referanslara göre banka finansal göstergelerinin ne Ģekilde değiĢtiği ele alınmaktadır (Avkıran, 1994).
Literatürde banka performansları farklı çalıĢmalarda farklı finansal oranlar kullanılarak ölçümlenmiĢtir. Bankacılık sektörüne iliĢkin düzenlemelerin bankaların geliĢimi, verim-liliği ve kırılganlığı üzerindeki etkilerini araĢtırdıkları çalıĢmalarında Barth v.d. (2001), toplam mevduatın toplam GSYĠH‟ye oranı, net kar marjı, sabit maliyetlerin toplam akti-flere oranı ve takipteki kredilerin toplam aktiakti-flere oranı gibi oranlarla banka performansını ölçümlemiĢlerdir. Bashir (2001), Türkiye, Mısır, Katar ve BirleĢik Arap Emirlikleri‟nin de yer aldığı 8 Ortadoğu ülkesinde faaliyet gösteren Ġslami bankaların bankacılık performan-slarını karĢılaĢtırdığı çalıĢmada, banka performanperforman-slarını faiz dıĢı getiri, vergi öncesi karın toplam aktiflere oranı, aktif getiri oranı ve öz kaynak getiri oranı değiĢkenleri ile ölçüm-lemiĢtir.
Naceur ve Omran (2010) tarafından Ortadoğu ve Kuzey Afrika‟daki bankalara iliĢkin yapılan çalıĢmada ise, bankaların performans ölçütü olarak bankaların verimlilikleri belir-lenmiĢ ve verimlilik 3 farklı Ģekilde ölçülmüĢtür: Aracılık maliyeti, faaliyet performansı ve karlılık. Aracılık maliyeti, net kar marjının faizli aktiflere oranı olarak hesaplanmıĢtır. Faa-liyet performansı, Kwan (2003) tarafından daha önce yapılmıĢ bir çalıĢmaya benzer Ģekilde, toplam operasyonel maliyetlerin gelir getiren aktifler ve mevduat toplamına oranı olarak belirlenmiĢtir. Karlılık boyutu ise aktif getiri oranı kullanılarak hesaplamaya katılmıĢtır.
Demirguc-Kunt ve Huizinga (1999) yapmıĢ oldukları çalıĢmada banka karlılığını etkin-liğin bir göstergesi olarak kullanmıĢ ve banka performansını vergi öncesi net karın aktiflere oranı değiĢkeniyle ölçümlemiĢlerdir. DeYoung ve Rice (2004) ise; net faiz dıĢı gelirler ile banka finansal performansı arasındaki iliĢkiyi inceledikleri çalıĢmada, banka finansal per-formansını kredilerin aktiflere oranı, konut kredilerinin toplam kredilere oranı, ticari kredi-lerin toplam kredilere oranı, çekirdek mevduatın aktiflere oranı, banka aktif büyüme oranı gibi değiĢkenleri kullanarak ölçümlemiĢlerdir. Akhisar ve diğerleri (2015) tarafından Tür-kiye‟de yapılan çalıĢmada, inovasyonların bankacılık performansı üzerindeki etkilerini ele alınmıĢ ve bankacılık performansı aktif getiri oranı ve öz kaynak getiri oranı olarak ölçüm-lenmiĢtir.
Bir takım finansal oranları kullanarak banka performansını ölçümlemek literatürde sık-lıkla kullanılan bir yöntemdir. Ancak yapılan çalıĢmalarda, karlılık, sermaye yeterliliği, aktif kalitesi gibi performansın sınırlı bir boyutunu gösteren bir ya da birkaç performans finansal oranı kullanmak, banka performansının eksik bir biçimde ölçülmesi anlamına
ge-15 lebilmekte ve banka performansları ile ilgili eksik ya da yanlıĢ bilgiler verebilmektedir. Bu nedenle, banka performans ölçümünün yapıldığı çalıĢmalarda çok ölçütlü karar verme yöntemlerinden sıklıkla yararlanılmıĢtır. Türkiye‟de yapılan çalıĢmalarda en çok kullanılan yöntemler, AHS - Analitik HiyerarĢi Süreci (Çetin ve Bıtırak, 2010), TOPSĠS (Yıldırım ve Demirci, 2017; ÇalıĢkan ve Tamer, 2016; Kandemir ve KarataĢ, 2016; Tunay ve Akhisar, 2015), ELECTRE (Çağıl, 2011; Yalçıner ve Karaatlı, 2018) ve PROMETHEE (Bağcı ve Rençber, 2014) yöntemleridir. Söz konusu çalıĢmalarda genellikle CAMELS değerlendirme sistemi bileĢenlerinde kullanılan farklı finansal oran setlerinden yararlanılmıĢtır.
2.2. CAMELS Değerlendirme Sistemi
Bankaların etkinliklerinin ölçülmesi, izlenmesi, risklerin belirlenmesi ve alınması gereken önlemlerin doğru ve zamanında tespit edilebilmesi için bankaların birtakım finansal verileri periyodik olarak takip edilmekte ve bankalar gerek kendi iç bünyelerinde gerekse de dene-tim otoritelerince sürekli değerlendirmeye tabi tutulmaktadırlar. Bankacılık performansının ölçümüne yönelik olarak son yıllarda birçok model geliĢtirilmiĢ olsa da banka performans değerlendirmesinde en sık kullanılan modellerden biri CAMELS modelidir (Roman ve ġargu, 2013).
CAMELS analizi ilk olarak ABD‟de denetim otoriteleri tarafından oluĢturulmuĢ ve ti-cari bankaların genel performans değerlendirmeleri yapılırken kullanılmıĢtır (Rose ve Hudgins, 2010). Asıl adı Tekdüzen Finansal Kurumlar Dereceleme Sistemi (Uniform Financial Institutions Rating System / UFIRS) olan bu değerlendirme sistemi, öncelikli ola-rak ticari bankaların risk bazlı denetimlerinde genel durum tespiti yapmak için oluĢturul-muĢ, daha sonrasında ise kullanım alanı geniĢletilerek uzaktan denetim faaliyetlerinde de kullanılmıĢtır (Kaya, 2001). Denetim faaliyetlerinde kullanılmak üzere oluĢturulan CAMELS analizi, bankaların temerrüde düĢme olasılıklarını hesaplamak ve bankacılık per-formanslarını ölçümlemek için çok kullanıĢlı ve doğru sonuçlar üreten bir model olarak bilinmektedir (Salhuteru ve Wattimena, 2015).
CAMELS bankaların finansal performanslarının temel göstergesi olan 6 ana bileĢenden oluĢmaktadır. Sermaye yeterliliği (Capital adequacy), aktif kalitesi (Asset quality), yönetim kalitesi (Management adequacy), kazanç durumu (Earnings), likidite durumu (Liquidity) ve piyasa risklerine duyarlılık (Sensitivity to market risk) bileĢenlerinden oluĢan CAMELS analizi adını da bu bileĢenlerin Ġngilizce karĢılıklarının ilk harflerinden almaktadır (Doum-pos ve Zopounidis, 2010). BaĢlangıçta piyasa risklerine duyarlılık bileĢeni modele katıl-madan uygulanan yöntem, özellikle kriz dönemlerince çok ciddi boyuta ulaĢan faiz riski, kur riski gibi piyasa risklerine duyarlılık bileĢeninin de modele eklenmesiyle birlikte Finans Politik & Ekonomik Yorumlar (653) Eylül 2020: 9-47
16
CAMELS analizi halini almıĢtır (Hays vd., 2009). CAMELS analizi yapılırken bankalar her bir alt bileĢen için ayrı ayrı değerlendirilmektedir. Alt bileĢenlerin her biri içi çeĢitli finansal oranlar kullanılmakta ve bu finansal oranlara göre performans hesaplaması yapıl-maktadır. Hangi finansal oranların kullanılacağı ve her bir oranın ağırlığının ne olacağı ta-mamen analizi gerçekleĢtiren kiĢinin sübjektif kararlarıyla belirlenmektedir. (Rostami, 2015). CAMELS analizi yapılan farklı çalıĢmalarda hangi oranların kullanıldığı ilgili li-teratür derlenerek Tablo 1‟de sunulmuĢtur.
Tablo 1: CAMELS Analizi Yapılan Makalelerde Kullanılan Finansal Oranlar
Makale BileĢen Kullanılan Finansal Oranlar
Günsel (2005)
Sermaye Yeterliliği Sermayenin aktiflere oranı/ Kredilerin aktiflere oranı Aktif Kalitesi Kredilerin aktiflere oranı
Yönetim Kalitesi Faaliyet giderlerinin aktiflere oranı/ Faiz giderlerinin mevduatlara oranı
Karlılık/Etkinlik Net karın aktiflere oranı/ Faiz gelirlerinin aktiflere oranı Likidite Likit varlıkların mevduata oranı/ Mevduatın kredilere
oranı Piyasa Risklerine
Duyarlılık Aktif büyüklüğüne göre sektördeki payı
Dinçer vd. (2011)
Sermaye Yeterliliği
Öz kaynakların risk ağırlıklı varlıklara oranı/ Öz kaynakların aktiflere oranı/ Öz kaynakların mevduat ve mevduat olmayan kaynaklara oranı
Aktif Kalitesi
Finansal aktiflerin toplam aktiflere oranı/ Kredilerin ve alacakların aktiflere oranı/ Duran varlıkların aktiflere oranı
Yönetim Kalitesi Faiz giderlerinin toplam giderlere oranı/Faiz gelirlerinin toplam gelire oranı/ Gelirlerin giderlere oranı Karlılık / Etkinlik Dönem net karının aktiflere oranı/ Dönem net karının öz kaynaklara oranı Likidite
Likit varlıkların aktiflere oranı/ Likit varlıkların kısa vadeli borçlara oranı/Likit varlıkların mevduat ve mevduat olmayan kaynaklara oranı
Piyasa Risklerine Duyarlılık
Aktif büyüklüğüne göre sektördeki payı/ Mevduat büyüklüğüne göre sektördeki payı/ Kredi ve alacak toplamının sektör aktif büyüklüğüne oranı
Hays vd. (2009)
Sermaye Yeterliliği Sermayenin aktiflere oranı Aktif Kalitesi -
Yönetim Kalitesi Personele ödenen ücret ve yan hakların ortalama aktiflere oranı Karlılık/Etkinlik Aktif getiri oranı
Likidite Likidite oranı Piyasa Risklerine
17
Makale BileĢen Kullanılan Finansal Oranlar
Kaya (2001)
Sermaye Yeterliliği Sermaye yeterlilik oranı/ Döviz pozisyonunun öz kaynaklara oranı/ Dönem net karının ort. aktiflere oranı/ Öz kaynak ve kar toplamının aktiflere oranı
Aktif Kalitesi Takipteki kredilerin toplam kredilere oranı/ ĠĢtirakler, bağlı değerler ve sabit kıymetler toplamının aktiflere oranı/ Duran varlıkların aktiflere oranı
Yönetim Kalitesi Takipteki kredilerin toplam kredilere oranı/ ġube baĢına net kar oranı/ Faaliyet giderlerinin aktiflere oranı
Karlılık/Etkinlik Net karın ortalama aktiflere oranı/ Net karının ortalama öz kaynaklara oranı/ Vergi öncesi karın ortalama aktiflere oranı/ Gelir gider oranı
Likidite Likit varlıkların aktiflere oranı/ Yabacın para likit varlıkların yabancı para kaynaklara oranı/ Net çalıĢma sermayesinin aktiflere oranı
Piyasa Risklerine
Duyarlılık Menkul kıymetlerin aktiflere oranı/ Menkul kıymetlerin kredilere oranı/ Döviz varlıkların döviz kaynaklara oranı/ Net faiz gelirinin aktiflere oranı/ Döviz pozisyonunun öz kaynaklara oranı
Roman ve ġargu (2013)
Sermaye Yeterliliği Sermaye yeterlilik oranı/ Öz kaynakların aktiflere oranı Aktif Kalitesi Problemli kredilerin toplam kredilere oranı/ Kredi kayıp
karĢılıklarının net faiz gelirlerine oranı/ Kredilerin aktiflere oranı
Yönetim Kalitesi Faaliyet giderlerinin aktiflere oranı/ Faiz giderlerinin mevduatlara oranı
Karlılık/Etkinlik Aktif getiri oranı/ Öz kaynak getiri oranı/ Giderlerin gelirlere oranı
Likidite Likit varlıkların mevduat ve kısa vadeli fonlara oranı/ Net kredilerin mevduat ve kısa vadeli fonlara oranı
Piyasa Risklerine Duyarlılık
Aktif büyüklüğüne göre sektördeki payı Likidite Kredilerin mevduatlara oranı
Salhuteru ve Wattimena (2015)
Sermaye Yeterliliği Sermaye yeterlilik oranı Aktif Kalitesi -
Yönetim Kalitesi -
Karlılık/Etkinlik Vergi öncesi karın aktiflere oranı/ Aktif getiri oranı/ Net kar marjı
Likidite Kredilerin mevduatlara oranı Piyasa Risklerine
Duyarlılık
-
Christopoulos vd. (2011)
Sermaye Yeterliliği Ana ve katkı sermaye toplamının risk ağırlıklı varlıklara oranı
Aktif Kalitesi KarĢılık ayrılmamıĢ olan takipteki kredilerin toplan kredilere oranı
Yönetim Kalitesi Yönetim giderlerinin satıĢlara oranı Karlılık/Etkinlik Aktif getiri oranı/ Öz kaynak getiri oranı
Likidite Kredilerin mevduatlara oranı/ Likit varlıkların aktiflere oranı Piyasa Risklerine
Duyarlılık
Menkul kıymetlerin aktiflere oranı
18
Konuyla ilgili literatür incelendiğinde, CAMELS analizi ile performans ölçümünün dünya genelinde ve Türkiye‟de yapılan birçok çalıĢmada uygulandığı görülmüĢtür. CAMELS analizi öncelikli olarak ABD‟de uygulandığı için konuyla ilgili yapılan ilk lıĢmalar ABD‟de yoğunlaĢmıĢtır. Cole ve Gunther (1995) tarafından ABD‟de yapılan ça-lıĢmada, CAMELS analizinin sermaye yeterliliği, aktif kalitesi ve likidite boyutlarının tergesi niteliğindeki bilanço kalemlerinin, bankaların temerrüde düĢme olasılıklarının gös-tergesi niteliğindeki istatistiksel olarak anlamlı ve çok önemli bilanço kalemleri olduğu sonucuna ulaĢılmıĢtır. Diğer bir çalıĢmalarında Cole ve Gunther (1998), CAMELS rey-tinglerinin sadece performans değerlendirmesinin ilk yapıldığı zamanlarda önemli bilgiler sağladığı, değerlendirmenin üzerinden bir iki çeyrek dönem geçtiğinde CAMELS reytingle-rinin güncelliğini yitirdiği sonucuna ulaĢmıĢlardır.
Çekya‟da yaptıkları çalıĢmada Derviz ve Podpiera (2008), bankaların CAMELS rey-tingleri ile S&P reyrey-tinglerini incelemiĢ ve sermaye yeterliliği, kredilerin toplam aktiflere oranı ve riske maruz toplam aktiflerin CAMELS reytinglerini etkileyen önemli değiĢkenler olduğunu tespit etmiĢlerdir. ÇalıĢmada kullanılan teknikle, CAMELS reytinglerinin önce-den belirlenemediği, S&P reytinglerinin ise büyük ölçüde tahmin edilebildiği belirtilmiĢtir. Avrupa ülkelerinde yaptıkları çalıĢmada Poghosyan ve Cihak (2009), bankaların finan-sal olarak sıkıntıya düĢme olasılıklarını arttıran nedenleri ve erken uyarı sistemlerini araĢ-tırmıĢlardır. CAMELS analizinin sermaye, aktif kalitesi ve karlılık bileĢenlerine konulacak eĢik değerlerin bankacılıkta önemli bir erken uyarı sistemi oluĢturacağı, maliyet gelir oranı ve temel likidite oranlarının ise bankaların temerrüt olasılıklarının önemli bir göstergesi olmadığı sonucuna ulaĢılmıĢtır. Hisse senedi fiyatları gibi piyasa değiĢkenlerinin banka temerrüt olasılığı hakkında önemli bilgiler içerdiğinin belirtildiği çalıĢmada, Z skoru gibi muhasebe bazlı değiĢkenlerin ise CAMELS analizine ek bir bilgi sağlamadığı ortaya ko-nulmuĢtur.
Çin‟de yapılan çalıĢmada banka performansı ile CAMELS bileĢenlerinde kullanılan fi-nansal oranlar arasındaki iliĢki incelenmiĢ, performans ölçümü olarak aktif getiri oranı ve öz kaynak getiri oranı kullanılmıĢtır. Risk ağırlıklı sermaye yeterlilik oranı, problemli kre-dilerin toplam kredilere oranı, giderlerin gelirlere oranı, net faiz marjı ve krekre-dilerin mevdu-atlara oranı gibi CAMELS analizinde sık kullanılan finansal oranların aktif getiri oranıyla; giderlerin gelirlere oranı, yönetim giderlerin aktiflere oranı, kredilerin mevduata oranı gibi rasyoların ise öz kaynak getiri oranıyla istatistiksel olarak anlamlı iliĢkisi olduğu tespit edilmiĢtir. CAMELS analizinin önemli bir performans ölçüm yöntemi olduğu belirtilmiĢtir (Liu ve Pariyaprasert, 2014).
19 Malezya‟da yapılan çalıĢmada, banka performanslarının ölçümünde CAMELS analizi yöntemi uygulanmıĢ ve sermaye yeterliliği, aktif kalitesi, karlılık, likidite boyutlarının banka performans ölçümünde çok önem arz ettiği sonucuna ulaĢılmıĢtır. Banka performan-sının göstergesi olarak yönetim kalitesi boyutunun önemli olduğuna yönelik bulgulara ula-Ģılmamasının, söz konusu bileĢeni oluĢturan finansal rasyoların Malezya bankacılık sektörü için uygun olacak Ģekilde seçilmemiĢ olmasından kaynaklanmıĢ olabileceği belirtilmiĢtir (Muhmad ve Hashim, 2015).
Türkiye‟de CAMELS analizi gerek karar vericiler gerekse de araĢtırmacılar tarafından sıklıkla kullanılmıĢtır. Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurulu (BDDK) 2004 yılında, CAMELS analizine benzer bir yaklaĢımla Bankacılık Performans Endeksi (BDDK-PE) oluĢturmuĢtur. BDDK, söz konusu endeksin oluĢturulma nedenini, bankaların amaç fonksi-yonunda yer alan ölçütlerin tek bir gösterge ile ifade edilmesi ve/veya izlenmesinin çoğun-lukla mümkün olamaması Ģeklinde açıklamıĢtır. BDDK-PE‟de sektör performansının temel ölçütleri olarak belirlenen likidite, öz kaynak yeterliliği, kur (döviz) riski, karlılık ve aktif kalitesi bloklarına iliĢkin olarak seçilen 10 adet gösterge kullanılmıĢtır. Seçilen göstergeler öncelikle ait oldukları blokta endekse dönüĢtürülmüĢ, sonraki aĢamada ise bu endekslerin ağırlıklı ortalamaları alınarak bileĢik endeks hesaplanmıĢtır. BDDK tarafından oluĢturulan endekste CAMELS analizinin yönetim kalitesi boyutu dıĢında kalan 5 boyutun dikkate alındığı görülmektedir (BDDK, 2004).
CAMELS analizi kullanılarak Türkiye bankacılık sektörünün incelendiği çalıĢmada Kaya (2001), Türkiye‟de faaliyet gösteren 45 bankanın 1997 ve 2000 yılları arasındaki per-formanslarını CAMELS analizi ile değerlendirmiĢtir. Analiz sonucunda baĢarılı gözüken ancak Tasarruf Mevduatı Sigorta Fonu (TMSF) kapsamına alınan bankaların %17 gibi dü-Ģük bir oranda çıkması sonucu, CAMELS analizinin ülkemizde etkin bir Ģekilde kullanıla-bileceği Ģeklinde yorumlanmıĢtır.
Çinko ve Avcı‟nın (2008) çalıĢması, elde edilen bulguların önemli oranda farklılığı ile literatürdeki diğer çalıĢmalardan ayrılmaktadır. Söz konusu çalıĢmada, Türkiye‟de faaliyet gösteren 44 bankanın 1996-2000 yılları arası döneme iliĢkin CAMELS analizleri gerçek-leĢtirilmiĢ ve 2001 krizi döneminde TMSF‟ye devredilen bazı bankaların CAMELS analiz sonuçlarının, faaliyetlerini sürdüren bazı bankalardan daha iyi olduğu sonucuna ulaĢılmıĢ-tır. Sonuç olarak, CAMELS analizinin Türkiye‟de kullanılmasının fazla yarar sağlayama-yabileceği ileri sürülmüĢtür.
ġen ve Solak (2011) 1995-2008 arası dönem bankacılık performanslarını CAMELS analizi ile inceledikleri çalıĢmada, 2001 krizi sonrası dönemde banka performanslarının iyileĢme eğilimine girdiği, kamu bankalarındaki iyileĢmenin diğer bankalardan daha fazla Finans Politik & Ekonomik Yorumlar (653) Eylül 2020: 9-47
20
olduğu, yabancı bankaların performanslarının 2008 Finansal Krizi öncesinde kötüleĢtiği gibi bulgulara ulaĢmıĢlardır. Söz konusu çalıĢmada, CAMELS analizinin krizin ne zaman gerçekleĢeceğini tahmin etmede baĢarılı olmasa da banka risklilik düzeylerini ölçmede fazlasıyla baĢarılı bir analiz yönetimi olduğu sonucuna varılmıĢtır.
Dinçer ve diğerleri (2011) tarafından yapılan çalıĢmada, 2008 krizine diğer ülke banka-larından daha hazır yakalanan Türk bankalarının özellikle karlılık noktasında gösterdikleri yüksek performansla krizden çok fazla etkilenmedikleri ortaya konulmuĢtur. CAMELS analizinde kullanılan finansal oranların, bankacılık sektörü performans sonuçlarını yansıtan önemli parametreler oldukları sonucuna varılmıĢtır. Güney ve Ilgın (2015) yaptıkları çalıĢ-mada benzer sonuçlara ulaĢmıĢ, Türkiye‟de faaliyet gösteren bankaların 2000-2001 krizin-den çok fazla etkilenmekle birlikte, 2008 Finansal Krizi‟ne daha hazırlıklı yakalandıklarını tespit etmiĢlerdir. ÇalıĢmanın sonucunda, CAMELS analizinin banka yöneticilerine, yatı-rımcılara, risk yöneticilerine ve analistlere bankaların verimlilikleri, finansal sağlamlıkları dolayısıyla da finansal performansları hakkında önemli bulgular sağlayabileceği ve bir er-ken uyarı sistemi gibi çalıĢarak bankaların olası baĢarısızlıklarını öngörebileceği belirtil-miĢtir.
Dinçer ve diğerleri (2015) yaptıkları çalıĢmada; CAMELS analizi bileĢenleri ile banka-ların Moody‟s tarafından verilen reyting notbanka-larını karĢılaĢtırmıĢlardır. Söz konusu çalıĢ-mada, sermaye yeterliliği ile karlılık bileĢenini oluĢturan finansal oranların banka reyting notları ile bir iliĢkisi olmadığını, buna karĢın diğer bileĢenleri oluĢturan finansal oranların banka reyting notu ile anlamlı bir iliĢkisi olduğunu tespit etmiĢlerdir.
CAMELS analizi sonuçları ile uluslararası derecelendirme kuruluĢlarının reyting notla-rının karĢılaĢtırıldığı bir baĢka çalıĢmada, Ghazavi ve Bayraktar (2017), Türkiye‟de faaliyet gösteren 6 bankanın 2005-2016 dönemi sonuçlarını incelemiĢlerdir. ÇalıĢma sonucunda, reyting notlarının bankaların güncel durumunu tam olarak yansıtamadığı, gecikmeli olarak banka performansını ölçümlemekle birlikte uzun dönemde bankaların istikrarı hakkında bilgi verebildiği belirtilmiĢtir. CAMELS analizinin ise, bankanın güncel mali durumunu anında yansıtabildiği, performansı olumsuz etkileyen noktaları tespit etmeye imkân sağla-dığı, bu nedenle banka reytinglerini kötü etkileyen sorunlara hemen müdahale etme fırsatı sağladığı ortaya konulmuĢtur.
ÇalıĢmanın analiz bölümüne geçilmeden önce Türkiye ve diğer yükselen piyasa eko-nomilerinde bankacılık sektörlerinin durumları, yapıları ve genel görünümleri hakkında kısaca bilgi verilerek elde edilen sonuçların daha etkin bir Ģekilde değerlendirilmesi sağ-lanmaya çalıĢılacaktır.
21
3. Türkiye ve Diğer Yükselen Piyasa Ekonomilerinde Bankacılık Sektörü Genel Görünümü
Türkiye‟de 2000-2001 yıllarında yaĢanan kriz döneminde, finansal sistem tam anlamıyla çökme noktasına gelmiĢtir. YaĢanan krizle birlikte bankacılık sektöründeki yetersiz düzen-lemeler, denetim eksiklikleri, kötü yönetim uygulamaları gibi zafiyetler ortaya çıkmıĢtır. Haziran 2000‟de 81 olan banka sayısı birçok bankanın kriz döneminde batması ya da faali-yetlerini tek baĢlarına sürdüremeyecek duruma düĢüp diğer bankalarla birleĢmesi sonucu, Kasım 2002‟ye gelindiğinde 55‟e düĢmüĢtür.
Bankacılık sektörüne iliĢkin düzenleme ve denetimin etkinliğinin artırılması ve bağım-sız bir karar alma mekanizmasının oluĢturulması amacıyla; 1999 yılında bankacılık sektö-rünün yeniden düzenlenmesi ve sektöre iliĢkin tek bir bağımsız denetleyici ve düzenleyici kurumun kurulması kararlaĢtırmıĢtır. 23 Haziran 1999 tarihinde yayımlanan 4389 sayılı Bankalar Kanunu ile BDDK‟nın kurulmasına karar verilmiĢ ve BDDK Ağustos 2000‟de faaliyetlerine baĢlamıĢtır. Ġdari ve mali olarak özerk statüde bulunan BDDK‟nın kurulma-sıyla, bankacılık sektörünün düzenlenmesi ve denetlenmesindeki parçalı yapı ortadan kaldı-rılmıĢtır (BDDK, 2012). Finansal sektörde yaĢanan sorunları gidermek ve bankacılık sektö-rüne güveni yeniden inĢa etmek amacıyla bir dizi düzenleme yapılmıĢ, bankacılık sektörü-nün denetim ve gözetimi uluslararası standartlara kavuĢturulmuĢ ve kamu bankaları finan-sal ve operasyonel açıdan yeniden yapılandırılmıĢtır. IMF ile yapılan stand-by anlaĢması doğrultusunda finansal sektör yeniden yapılandırılmıĢ, TCMB‟nin müdahaleleriyle de sis-temin yeniden iĢlerlik kazanması sağlanmıĢtır. 2005 yılında hayata geçirilen 5411 sayılı Bankacılık Kanunu ile bankacılık sektörüne güvenilirlik kazandırılmaya çalıĢılmıĢ ve sek-törün Ģeffaflığı arttırılmıĢtır (Arslan-CoĢkun ve Eken, 2015). 2001 krizi sonrasında kamu bankalarının yeniden yapılandırılması, sorunlu bankaların finansal sistemden çıkarılması, bankaların sermaye ve likidite yapılarının sağlamlaĢtırılması gibi önlemler alınması ve 2008 krizinin en büyük nedenlerinden olan subprime mortgage kredilerin ve karmaĢık türev enstrümanların ağırlıklı olarak geleneksel bankacılık ürünleri sunan Türk bankalarının bi-lançolarında çok az yer tutması gibi yapısal özellikler sebebiyle krizin Türk bankacılık sektörüne etkileri çok sınırlı düzeyde kalmıĢtır (Çağıl, 2011).
2008 finansal krizi sonrası dönemde geliĢmiĢ ülkelerde çok ciddi sorunlar ortaya çıkma-sına rağmen, Türkiye ve diğer yükselen piyasa ekonomileri çok hızlı bir Ģekilde krizin et-kilerini atlatarak çok yüksek büyüme rakamlarına ulaĢmıĢlardır. Türkiye‟de yaĢanan 2000-2001 krizine benzer Ģekilde, yükselen piyasa ekonomilerinin birçoğu 2008 krizi öncesi dö-nemde önemli bazı krizler atlatmıĢ ve edindikleri tecrübeler ve uyguladıkları politikalarla
22
2008 finansal krizine daha hazırlıklı olarak yakalanmıĢlardır. Krizin, geliĢmiĢ ülkelerin fi-nans piyasalarında baĢlaması ve yükselen piyasa ekonomilerinin söz konusu piyasalarda geliĢmiĢ ülkeler kadar iĢlem hacminin olmaması yükselen piyasa ekonomilerinin krizden baĢlangıçta çok fazla etkilenmemelerini sağlamıĢtır. Krizden sonraki dönemde, geliĢmiĢ ülkelerde sermaye getirilerinin düĢmesiyle sermaye yükselen piyasa ekonomilerine yönel-miĢ, söz konusu ülkelerde yatırımlar artarak ekonomilerin toparlanması hızlanmıĢtır. Ulus-lararası Para Fonu (IMF) verilerine göre; 2008-2017 yılları arasında dünya genelinde %3,4, geliĢmiĢ ülkelerde %1,3, Türkiye‟de ve yükselen piyasa ekonomilerinde ise %5,1 oranında ekonomik büyüme gerçekleĢmiĢtir (IMF, 2018b). Dünya nüfusunun yaklaĢık %85‟inin ya-Ģamını sürdürdüğü yükselen piyasa ekonomisi ülkeler, geliĢmiĢ ülkelere oranla daha genç ve dinamik bir nüfusa sahip olmaları, artan iĢgücüne paralel üretim hacimlerini de giderek artırmaları ve birçok sektör için çok önemli tüketim pazarları olmaları dolayısıyla son yıl-larda tüm dünyanın ilgisini çekmeyi baĢarmıĢlardır (Bussiere vd., 2014).
Belirli özellikleri nedeniyle birçok çalıĢmada aynı grup içerisinde ele alınan yükselen piyasa ekonomilerinin Tablo 2‟de yer alan temel göstergeleri incelendiğinde; en yüksek nüfusa sahip olan Çin‟in en az nüfusa sahip ülke olan Katar‟da nüfus olarak 525 kat büyük olduğu, gayri safi yurt içi hasıla bakımından ülkeler arasında önemli farklılıklar bulunduğu görülmektedir. Mısır‟da yaklaĢık %30, Türkiye‟de yaklaĢık %11 olan enflasyon oranlarının Fas, Katar ve Tayland‟da %1‟in altında olduğu, Güney Afrika ve Yunanistan‟da ise iĢsizli-ğin önemli bir sorun olduğu anlaĢılmaktadır.
Yükselen piyasa ekonomilerinde bankacılık sektörlerinin durumu incelendiğinde; 2016 yılı verilerine göre Çin‟de yaklaĢık 4000 bankanın faaliyet gösterdiği görülmüĢtür. Rusya, Polonya ve Katar‟da 500‟den fazla, Malezya, Güney Kore ve Pakistan‟da ise 20‟den az banka faaliyet göstermekteyken Türkiye‟de 2016 yılı itibariyle 52 banka faaliyetlerini sür-dürmektedir. Bankaların sahiplik durumları incelendiğinde ülkeler arasında önemli farklı-lıklar olduğu görülmektedir. Hindistan‟da kamu bankalarının toplam bankacılık aktifleri içerisindeki payı %67 seviyesindeyken, verilerine ulaĢılamadığı için net olarak bilinmese de Çin‟de, kamu bankalarının payının Hindistan‟dan bile daha fazla olduğu tahmin edil-mektedir. Rusya, Güney Kore, Tayvan, Brezilya Endonezya, Türkiye kamu payı fazla olan diğer ülkeler olarak sıralanmaktadır. Türkiye‟de kamu bankaların toplam aktif payları %34 seviyesindedir. Güney Afrika, Meksika ve Yunanistan‟da 2016 yılı itibariyle hiç kamu bankası bulunmazken, Çekya, Romanya, Macaristan, Kolombiya ve Filipinler‟de ise kamu bankalarının toplam aktif payları %10‟un altındadır (Dünya Bankası, 2019).
23 Tablo 2: Yükselen Piyasa Ekonomilerine ĠliĢkin Temel Göstergeler (2017)
Ülke Ülke ISO
Kodu Nüfus (Bin KiĢi) GSYĠH (Milyon USD) Enflasyon (%) ĠĢsizlik (%) Ortalama Büyüme (%)3 BirleĢik Arap Emirlikleri ARE 9.400 382.575 1,97 1,67 2,93 Brezilya BRA 209.288 2.055.506 3,45 13,32 1,59 Çekya CZE 10.591 215.726 2,45 2,89 1,56 Çin CHN 1.386.395 12.237.700 1,59 4,68 8,26 Endonezya IDN 263.991 1.015.539 3,81 4,18 5,46 Fas MAR 35.740 109.139 0,75 9,33 3,93 Filipinler PHL 104.918 313.595 2,85 2,35 5,61
Güney Afrika ZAF 56.717 349.419 5,18 27,33 1,77
Güney Kore KOR 51.466 1.530.751 1,94 3,73 3,10
Hindistan IND 1.339.180 2.597.491 3,33 3,52 7,04 Katar QAT 2.639 167.605 0,3 0,12 8,30 Kolombiya COL 49.066 309.191 4,31 8,85 3,59 Macaristan HUN 9.781 139.135 2,35 4,16 1,08 Malezya MYS 31.624 314.500 3,87 3,41 4,74 Meksika MEX 129.163 1.149.919 6,04 3,42 2,07 Mısır EGY 97.553 235.369 29,50 12,08 3,90 Pakistan PAK 197.016 304.952 4,09 4,04 3,74 Peru PER 32.165 211.389 2,80 3,59 4,90 Polonya POL 37.976 524.510 2,08 4,89 3,32 Romanya ROU 19.587 211.803 1,34 4,93 2,52 Rusya RUS 144.495 1.577.524 3,68 5,20 1,19 ġili CHL 18.055 277.076 2,18 6,96 3,01 Tayland THA 69.038 455.221 0,67 1,08 3,05 Tayvan TWN 23.571 579.300 1,1 3,76 - Türkiye TUR 80.745 851.102 11,14 11,26 5,09 Yunanistan GRC 10.760 200.288 1,12 21,49 -2,82
Kaynak: ĠĢsizlik oranları Uluslararası ÇalıĢma Örgütü, diğer veriler ise Dünya Bankası veri tabanından temin edilerek yazar tarafından oluĢturulmuĢtur.
3 2008-2017 yılları arası ortalama büyüme rakamlarını göstermektedir.
24
Bankacılık sektöründe yabancı paylarının durumu incelendiğinde 2016 yılı itibariyle; Avrupa ülkeleri olan Romanya, Çekya, Macaristan ve Orta Doğu ülkesi olan Katar‟da ya-bancı bankaların toplan bankacılık aktiflerinin %50‟sinden fazlasına sahip oldukları, diğer bir Avrupa ülkesi olan Yunanistan‟da ise hiçbir yabancı bankanın faaliyet göstermediği görülmektedir. Asya ülkeleri olan Çin, Güney Kore, Hindistan, Malezya ve Filipinler‟ ile Avrupa ülkesi olan Polonya‟da yabancı bankalar toplam aktiflerin %10‟undan azına sahip-tirler. Türkiye‟de yabancı bankaların toplam aktif payları yaklaĢık %34 iken diğer yükselen piyasa ekonomilerinde de yabancı bankalar %10-50 arasında paya sahiptirler. Sahiplik du-rumlarına göre banka aktif payları Tablo 3‟te yer almaktadır. (Dünya Bankası, 2019). Tablo 3: Sahiplik Durumlarına Göre Banka Toplam Aktif Payları (2016)
Ülke Banka
Sayısı Toplam Aktif Payları Kamu Bankalarının (%)
Yabancı Bankaların Toplam Aktif Payları
(%) Brezilya 176 46.7 15.1 Çekya 45 2 88 Çin 3986 - 1.3 Endonezya 116 39.6 23 Fas 47 17.2 48.6 Filipinler 55 5.5 49 Güney Afrika 32 0 19.26 Güney Kore 18 50 2.8 Hindistan 92 67.47 6.2 Katar 594 25.2 56.6 Kolombiya 25 4.35 26.2 Macaristan 109 9.77 73.19 Malezya 17 24 5 Meksika 54 0 21.26 Pakistan 19 16.8 16.4 Peru 34 20.3 49 Polonya 602 14.3 7.8 Romanya 37 8.2 91.3 Rusya 623 59.1 13 ġili 22 16.43 44.61 Tayland 30 15 26 Tayvan 39 49 14.57 Türkiye 52 33.8 29.4 Yunanistan 38 0 0
Kaynak: Dünya Bankası Denetim ve Düzenleme Anketi (2019)
BeĢ büyük bankanın toplam bankacılık aktifleri içerisindeki payı olarak hesaplanan bankacılık sektöründeki aktif yoğunlaĢma düzeyi Grafik 1‟de de görüleceği üzere; Katar, Yunanistan ve Güney Afrika‟da yaklaĢık %100 ile en yüksek değerlere sahipken, sırasıyla Tayvan, Hindistan, Endonezya ve Çin gibi Asya Pasifik ülkelerinde en düĢük değerlere sahiptir. Türkiye‟de beĢ büyük banka toplam aktiflerin yaklaĢık %55‟ine sahiplerdir.
Top-25 lam banka mevduatlarının gayri safi yurt içi hasılaya oranının, Güney Kore, Malezya ve Tayland‟da %100‟den fazla olduğu görülmektedir. Türkiye‟de yaklaĢık %46 seviyesinde olan mevduat/GSYĠH oranı; Kolombiya, Meksika ve Pakistan‟da en düĢük düzeydedir. Verileri yayınlanmadığı için Çin ve Tayvan‟da banka mevduatlarının gayri safi yurt içi ha-sılaya oranının ne düzeyde olduğu bilinememektedir.
Grafik 1: Bankacılık Sektörü Mevduat Büyüklüğü ve Aktif YoğunlaĢma Düzeyi (2016)
Kaynak: Dünya Bankası Küresel Finansal GeliĢim Veri Tabanı (2018)
Bankaların hizmet sundukları kanalların müĢterinden çok uzak olması müĢterilerin fi-nansal hizmetlerden yararlanma düzeyini azaltmaktadır. Hizmet sunulan kanallar ne kadar yoğun olursa ülkede finansal hizmetlere eriĢim o derece artıĢ göstermektedir (Demirgüç-Kunt ve Klapper, 2012). Bankacılık sektöründe ĢubeleĢme, müĢterilere hizmet sunma nok-tasında en fazla kullanılan yöntemlerin baĢında gelmektedir. IMF tarafından hazırlanan Finansal EriĢim Anketi (Financial Access Survey) sonuçlarına göre; kiĢi baĢına en fazla banka Ģubesi Kolombiya‟da bulunmaktadır. Tablo 4 incelendiğinde; Polonya ve Rusya Ģu-beleĢmenin yoğun olduğu diğer ülkeler olarak görülmektedir. ATM sayıları incelendiğinde ise; Güney Kore ve Rusya‟da banka ATM‟lerinin dağıtım kanalı olarak çok yoğun kullanıl-dıkları anlaĢılmaktadır. Mısır gerek Ģube gerekse de ATM sayıları bakımında diğer yükse-len piyasa ekonomilerinin oldukça altında kalmaktadır. Türkiye‟de ise banka Ģube ve ATM sayılarının diğer yükselen piyasa ekonomilerinin ortalamalarından daha fazla olduğu anla-Ģılmaktadır (IMF, 2018c)
26
Tablo 4: 100.000 KiĢiye DüĢen ġube ve ATM Sayıları (2016)
Ülke Banka ġubesi Sayısı ATM Sayısı
Kolombiya 257.7 40.58 Rusya 32.88 172.97 Polonya 31.15 68.51 Romanya 28.69 68.59 Yunanistan 26.82 58.69 Fas 24.61 26.1 Çekya 23.65 50.64 Brezilya 20.67 114 Türkiye 19.13 79.05 Endonezya 17.76 53.31 Güney Kore 16.92 278.73 ġili 16.01 55.65 Macaristan 15.15 57.31 Meksika 14 50.71 Hindistan 13.55 19.71 Tayland 12.62 113.55 Katar 12.44 68.05 Malezya 10.66 51.12 Güney Afrika 10.5 69.28 Pakistan 10.04 8.79 Filipinler 8.84 25.27 Çin 8.45 76.37 Peru 8.13 119.24 Mısır 4.65 13.78
Kaynak: Dünya Bankası Küresel Finansal GeliĢim Veri Tabanı (2018)
Her ülkede birbirinden farklı sosyal, ekonomik ve toplumsal olayların yaĢanması, ban-kacılık sistemlerinin farklı özelliklere sahip olması, ülkelerce farklı düzenlemelerin ve de-netim uygulamalarının farklı sonuçlar doğurması, bankalara özgü bir takım içsel özellikle-rin ülkeler arasında farklılık göstermesi gibi nedenlerle yükselen piyasa ekonomileözellikle-rindeki bankalar kriz sonrası dönemde birbirlerinden farklı performans göstermiĢ olabileceklerdir. Bu çalıĢmada, tüm değiĢkenlerden bağımsız olarak yükselen piyasa ekonomilerinde banka-cılık sektörlerinin performanslarının ne Ģekilde farklılaĢtığı araĢtırılacaktır.
27
4.
Veri Seti, Metodoloji ve Analiz Sonuçları
4.1. Veri Seti
Bu çalıĢmada, S&P, MSCI, Nasdaq ve FTSE endekslerinden en az birine göre yükselen piyasa ekonomisi olduğu kabul edilen, Türkiye‟nin de aralarında bulunduğu ülkelerde faa-liyet gösteren ticari bankaların 2008 krizi sonrası döneme iliĢkin 10 yıllık finansal verilerini içeren bir örneklem kullanılmıĢtır. Bankalara iliĢkin finansal veriler Orbis BankFocus veri tabanından temin edilmiĢtir. Verilerine ulaĢılan bankalar, ilgili ülkede faaliyet gösteren ti-cari bankaların önemli bir kısmını içermektedir. Örneklemde yer alan bankaların sayısı, 2017 yılına ait ortalama aktif büyüklük, mevduat, özkaynak ve net kar rakamları ülke ba-zında Tablo 5‟te gösterilmiĢtir.
Tablo 5: Örneklem Bankalarının Temel Finansal Göstergeleri
Ülke Ülke ISO Kodu Örneklem Banka Sayısı Ortalama Toplam Aktif (Milyon) Ortalama Özkaynak (Milyon) Ortalama Mevduat (Milyon) Ortalama Net Kar (Milyon) BirleĢik Arap Emirlikleri ARE 24 $28,406.29 $4,134.62 $21,806.95 $452.13 Brezilya BRA 131 $14,399.67 $1,360.90 $8,307.33 $175.29 Çekya CZE 21 $14,977.03 $1,309.18 $11,625.77 $175.02 Çin CHN 216 $139,507.59 $10,448.02 $123,828.42 $1,283.67 Endonezya IDN 110 $5,608.92 $837.09 $4,110.27 $100.54 Fas MAR 13 $16,425.63 $1,604.75 $12,894.82 $165.06 Filipinler PHL 51 $6,746.07 $725.56 $5,615.44 $116.87
Güney Afrika ZAF 16 $20,531.19 $1,740.00 $15,553.00 $228.07 Güney Kore KOR 20 $145,801.40 $10,236.78 $102,022.77 $820.03 Hindistan IND 71 $39,222.92 $3,026.36 $30,844.93 -$36.23 Katar QAT 8 $53,748.93 $6,034.07 $43,597.63 $760.08 Kolombiya COL 20 $12,011.95 $1,372.08 $9,197.89 $146.36 Macaristan HUN 23 $7,190.37 $790.54 $5,872.46 $116.42 Malezya MYS 33 $26,231.89 $2,633.22 $20,433.04 $273.18 Meksika MEX 59 $8,305.74 $854.24 $6,089.24 $125.88 Mısır EGY 26 $10,070.20 $816.50 $8,693.88 $149.77 Pakistan PAK 26 $6,468.45 $480.56 $5,658.85 $52.83 Peru PER 25 $5,858.59 $672.10 $4,421.05 $112.04 Polonya POL 87 $4,744.93 $543.81 $3,864.82 $42.83 Romanya ROU 21 $4,743.25 $527.80 $3,978.07 $68.54 Rusya RUS 510 $1,972.32 $207.13 $1,556.35 -$21.39 ġili CHL 21 $22,780.77 $1,957.77 $15,272.50 $243.60 Tayland THA 28 $25,939.67 $3,448.78 $19,348.06 $298.18 Tayvan TWN 48 $38,608.60 $2,813.94 $35,115.05 $215.49 Türkiye TUR 35 $27,653.54 $2,942.87 $20,930.79 $415.17 Yunanistan GRC 6 $51,334.99 $6,877.50 $40,096.31 -$96.10 Yükselen Piyasa Ekon. - 1649 $30,831.65 $2,530.85 $25,828.66 $269.16
28
4.2. Metodoloji
Günümüzde bankaların, bankacılık sektörünün, finansal ve ekonomik sistemlerin gittikçe karmaĢıklaĢması sonrası tek bir ölçüt kullanılarak performans ölçümü, analiz ve değerlen-dirme yapılmasının yetersiz kalmasına neden olmaktadır. Bu nedenle Ģirketler, kurumlar, ülkeler ya da genel ekonomi analiz edilirken birçok finansal ve ekonomik verinin bir arada kullanıldığı birleĢik endekslerden yararlanılmaktadır. Bu çalıĢmada CAMELS analizinin temel yöntemi olan 1-5 arası ölçek kullanmak yerine banka finansal performans puanı ola-rak ifade edilen birleĢik bir endeks değeri kullanılmıĢtır. CAMELS notunu yorumlamak yerine her bir CAMELS bileĢeni bazında sektör ortalamalarından sapmanın incelenmesinin daha sağlıklı olacağı düĢünüldüğünden bu yöntem tercih edilmiĢtir. ÇalıĢmada nitel veriler kullanılmayıp sadece nicel verilere dayanılarak banka performanslarının hesaplanması bu yöntemin kullanılmasına olanak sağlamıĢtır. BirleĢik endeks kullanılması aslında her biri birbirinden farklı performans gösteren bankaların, finansal sonuçlarına göre birbirlerinden farklı değerlere sahip olmasını sağlayabilecek, farklı finansal sonuçlara sahip bankaların 1-5 arası ölçekte aynı değeri alıp performans hesaplamasına bu Ģekilde katılmasının yarata-cağı hataların önüne geçilebilecektir.
Banka finansal performans puanı hesaplamasında kullanılacak finansal oranlar ve per-formans hesaplamasında alacakları ağırlıkları tespit edilirken Tablo 1‟de belirtilen konu ile ilgili daha önce yapılan çalıĢmalar dikkate alınmıĢtır. Söz konusu 25 farklı finansal oran, bu oranlara verilen ağırlıklar ve bankacılık performansı ile iliĢkilerinin yönleri Tablo 6‟ da gösterilmiĢtir.
29 Tablo 6: CAMELS Analizinde Kullanılacak Finansal Oranlar
Performans
BileĢeni Finansal Oran Ağırlığı Oran ĠliĢkinin Yönü
Sermaye Yeterliliği (%20)
Ana Sermaye Yeterlilik Oranı (Tier 1) 25% +
Sermaye Yeterlilik Oranı 25% +
Özkaynak / Toplam Aktifler 25% +
Özkaynak / Mevduat ve Kısa Vadeli Fonlar 25% + Aktif Kalitesi
(%15)
Kredi Kayıp Rezervi / Toplam Krediler 25% -
Kredi Kayıp KarĢılığı / Net Faiz Geliri 15% - Kredi Kayıp Rezervi / Takipteki Krediler 20% +
Sorunlu Krediler / Toplam Krediler 25% -
(Zarara Atılan Krediler- Tahsilatlar)/ Ortalama Brüt Krediler 15% - Yönetim
Kalitesi (%15)
Faiz DıĢı Gelirler / Ortalama Aktifler 25% +
Faiz DıĢı Giderler / Ortalama Aktifler 25% -
Vergi Öncesi OlağandıĢı Gelirler / Ortalama Varlıklar 20% +
Maliyet Gelir Oranı 30% -
Karlılık / Etkinlik (%15)
Net Faiz Marjı 25% +
Net Kar / Ortalama Aktifler 25% +
Ortalama Aktif Getirisi (ROAA) 25% +
Ortalama Özkaynak Getirisi (ROAE) 25% +
Likidite (%20) Bankalara Verilen Borç / Bankalardan Alınan Borç 20% + Net Krediler / Mevduat ve Kısa Vadeli Fonlar 20% - Likit Aktifler/ Mevduat ve Kısa Vadeli Fonlar 30% +
Likit Aktifler / (Mevduat + Krediler) 30% +
Piyasa Risklerine Duyarlılık (%15)
Mevduat / Türev Araçlar DıĢındaki Fonlar 25% +
Menkul Kıymetler / Toplam Aktifler 25% -
Aktiflerin Gerçeğe Uygun Değeri/Aktiflerin Defter Değeri 25% + Alım Satım Gelirleri/Faaliyet Gelirleri 25% - Örneklem bankaların 10 yıl ve 25 oran için elde edilen verilerinin yaklaĢık %20‟lik kısmı eksik veri niteliğindedir. Söz konusu veri eksikliğini gidermek için yaklaĢık değer atama (imputasyon) yöntemi kullanılmıĢtır. Eksik verilerin yaklaĢık değerler belirlenerek tamam-lanması sürecinde birçok farklı yöntem kullanılabilmektedir. Söz konusu yöntemlerin çe-Ģitli üstünlük ve zayıflıkları bulunmaktadır. Hangi yöntemin kullanılacağı genellikle; veri eksikliğinin rastlantısal olup olmaması, eksik verilerin veri setindeki diğer veriler ile ista-tistiksel olarak bir iliĢkisi bulunup bulunmadığı, eksik verilerin toplam veri kümesi içindeki payı gibi durumlar dikkate alınarak belirlenmektedir (Kleinke vd., 2011).
Performans puanlarının doğru bir Ģekilde hesaplanabilmesi için; kutu grafiği (box plot) yöntemi kullanılarak uç değerler (outliers) veri setinden temizlenmiĢtir. Daha sonrasında eksik verileri tamamlamak amacıyla çoklu imputasyon yöntemi uygulanmıĢtır. Bu iki aĢa-madan sonra banka finansal performans puanları aĢağıda detaylı olarak anlatılan aĢamalar izlenerek hesaplanmıĢtır.
30
1. Finansal performans puanının hesaplanmasında kullanılan 25 finansal oranın, analiz döneminde yer alan her yıla ait tüm örneklem ortalamaları hesaplanmıĢ ve bu de-ğerler ilgili finansal oranın referans dede-ğerleri olarak kabul edilmiĢtir.
2. Bankalara ait finansal oranlar ilgili yıl referans değerlerine bölünüp 100 ile çarpılmıĢ ve ilgili finansal oranın endeks değerlerine ulaĢılmıĢtır.
3. Daha sonra bulunan bu değer söz konusu finansal oranın banka finansal performansı ile korelasyonu da dikkate alınarak sapma değerler hesaplanmıĢtır. Sapma değerler hesaplanırken ilgili oranın banka performansı ile iliĢkisi pozitif yönde ise endeks değerinden 100 çıkarılmıĢ, negatif yönde ise 100‟den endeks değeri çıkarılmıĢtır. 4. Her bir finansal orana verilen ağırlık ile ilgili finansal oranın sapma değeri çarpılmıĢ
ve ağırlıklı sapma değerlere ulaĢılmıĢtır.
5. CAMELS analizinin 6 alt bileĢenine iliĢkin toplam ağırlıklı sapma değerler ilgili bileĢeni oluĢturan finansal oranların ağırlıklı sapma değerleri toplanarak hesaplan-mıĢtır.
6. Her bir alt bileĢene verilen ağırlık ile ilgili alt bileĢenin toplam ağırlıklı sapma de-ğeri çarpılıp bulunan değerler toplanarak her bir bankaya iliĢkin ilgili yıl finansal performans puanı hesaplanmıĢtır.
7. Ülke performans puanları söz konusu ülkede faaliyet gösteren bankaların ilgili yıl performans puanlarının aritmetik ortalaması alınarak hesaplanmıĢtır.
4.3. Analiz Sonuçları
Türkiye‟de, Kasım 2000 krizi sonrasında finansal kesimin yeniden yapılandırılması, sek-törde denetim ve gözetimin arttırılmasını sağlayacak hukuki alt yapının kurulması, sektörü istikrarsızlığa götüren kamu bankalarının mali yapılarının güçlendirilmesi gibi önlemlerle bankacılık sektörünün yapısı güçlendirilmiĢtir. Alınan önlemler sonucunda; Türkiye‟de faaliyet gösteren bankaların CAMELS analizi ile ölçümlenen performans puanları, 2008 finansal krizi döneminde yükselen piyasa ekonomileri ortalamasından daha yüksek olmuĢ-tur. Grafik 2‟de yer alan banka finansal performans puanları incelendiğinde; yükselen pi-yasa ekonomilerindeki bankalara kıyasla Türk bankalarının 2008-2010 döneminde en iyi performanslarını sergiledikleri görülmüĢtür. Türk bankalarının 2011, 2013 ve 2016 yılları dıĢındaki tüm yıllarda yükselen piyasa ekonomilerinden daha iyi performans gösterdikleri anlaĢılmıĢtır.
31 Grafik 2: Türkiye ve Yükselen Piyasa Ekonomileri Ortalama Performans Puanları
Yükselen piyasa ekonomilerinde yer alan diğer bankaların durumları incelendiğinde, Grafik 3‟te görüleceği üzere; 2008 yılında orta düzeyde performans sergileyen Mısır bankalarının performanslarının 2008-2017 yılları arası dönemde performanslarının yükseldiği ve söz konusu 10 yıllık dönemde yükselen piyasa ekonomileri arasından en iyi ortalama perfor-mans puanlarına ulaĢtıkları, 2. sırada 2008 yılı perforperfor-mans puanı 2017 yılında düĢmüĢ olan ancak yine de ortalamada diğer ülkelerden daha iyi performans puanına sahip olan Peru‟nun olduğu görülmüĢtür. Nitekim 2018 yılında McKinsey tarafından hazırlanan ra-porda, Afrika kıtasındaki bankacılık sektörlerinin dünya ortalamasının çok üstünde perfor-mans gösterdikleri, Mısır bankacılık sektörünün de kıta da en yüksek perforperfor-mans gösteren bankacılık sektörü olduğu ifade edilmiĢtir (McKinsey, 2018). 2018 yılında IMF tarafından hazırlanan Peru Finansal Sektör Ġstikrar Değerlendirmesi raporunda ise, 4 özel bankanın sektörün %80‟den fazlasını elinde bulundurduğu Peru‟da bankaların sermaye yapılarının sağlam, karlılıklarının yüksek, problemli kredilerinin düĢük olduğu belirtilmiĢtir (IMF, 2018a). Grafik 3‟te yükselen piyasa ekonomileri bankacılık sektörlerinin 2008-2017 dö-nemi finansal performans puan ortalamaları ile 2008 ve 2017 puanları yer almaktadır. Gösterim kolaylığı sağlaması açısından bu ve bundan sonraki grafiklerde ülke adı yerine Tablo 5‟te yer alan ülke ISO kodları kullanılmıĢtır.
Diğer taraftan sırasıyla Yunanistan, Romanya, Güney Kore ve Hindistan bankacılık sektörlerinin, ortalama performans puanları dikkate alındığında kriz sonrası 10 yıllık dö-nemde en düĢük performansları gösterdikleri anlaĢılmaktadır. Yunanistan‟ın 2008 krizinden en çok etkilenen ülkelerden biri olduğu ve Yunanistan bankalarının birçoğunun ciddi so-runlar yaĢadıkları dikkate alındığında söz konusu sonucun beklenen bir sonuç olduğu kabul edilmiĢtir. Buna karĢın, Güney Kore ve Hindistan bankalarının nispeten bu kadar düĢük performans sergiledikleri bulgusu ĢaĢırtıcı olmuĢtur. Türkiye, söz konusu dönemde orta-lama performans puanı bakımından 26 ülke arasından 10. sırada yer almıĢtır.
32
Grafik 3: Finansal Performans Puanları
Banka finansal performansını oluĢturan alt bileĢenler bazında ülke bankacılık sektörleri incelenerek; hangi yönlerden birbirlerine daha fazla üstünlük sağladıkları, hangi konularda güçlü hangi konularda zayıf oldukları anlaĢılabilmektedir. Konu bu Ģekilde ele alındığında, yükselen piyasa ekonomileri bankacılık sektörlerinin birbirlerine kıyasla farklı boyutlarda farklı üstünlükleri oldukları görülmüĢtür.
Sermaye yeterliliği, bankaların mali açıdan ne kadar güçlü olduklarının en önemli gös-tergelerinden biridir. BASEL standartları baĢta olmak üzere bankacılık sektörüne yönelik düzenlemelerin birçoğunda sermaye yeterlilik konusuna fazlasıyla önem verilmektedir. Grafik 4‟te yer alan ülke bazında sermaye yeterliliği performans puanları incelendiğinde; Türkiye bankacılık sektörünün Brezilya‟nın ardından 2008 finansal krizine sermaye yeter-liliği yönünden en güçlü ikinci ülke olarak girdiği görülmektedir. Türk bankacılık sektörü-nün sermaye yeterlilik puanları, incelenen 10 yıllık dönemde ortalama olarak düĢüĢ sergi-lemiĢ ve Türkiye sermaye yeterliliği bakımından 2017 yılında 7. sırada yer almıĢtır. Bre-zilya bankacılık sektörü ise sermaye yeterliliği yönünden üstünlüğünü korumaya devam etmiĢtir. Brezilya, BirleĢik Arap Emirlikleri ve Rusya bankaları sermaye yeterliliği bakı-mında 2008-2017 yılları arasında ortalamada en iyi performans gösteren bankalar olmuĢtur.
33 Grafik 4: Sermaye Yeterliliği Performans Puanları
Sermaye yeterliliği bakımından; Hindistan ve Çin en kötü performans sergileyen ülkeler olmuĢtur. Yunanistan bankaları ise, kriz sonrası dönemde en kötü performans gösteren bankalar arasında yer alırken; daha sonra Avrupa Birliği ile yapılan yapılandırma anlaĢması ve özellikle 2015 yılında Türkiye‟de faaliyet gösteren ve Yunanistan Ulusal Bankası‟na ait olan Finansbank‟ın, Katar Ulusal Bankası‟na (QNB) satılması ile riskli varlıkların azalması ve bankaların sermayelerinin artması sonrası Yunanistan bankalarının sermaye yeterlilik performansları artmıĢtır.
Aktif kalitesi, bankaların kredilerinin risklilik durumları, kredi müĢterileri tarafından geri ödemelerin zamanında yapılıp yapılmadığı, tahsilinde gecikme ya da güçlük yaĢanan kredilere iliĢkin bankaların yeterli karĢılıkları ayırıp ayırmadıkları gibi konularda fikir ve-ren çok önemli bir göstergedir. Grafik 5‟te yer alan aktif kalitesi performans puanları ince-lendiğinde; Türk bankalarının aktif kalitesi endeks değerlerinin 2017 yılında 2008 yılına kıyasla artmıĢ olduğu ve Türkiye bankacılık sektörünün bu bileĢen bakımından kriz sonrası 10 yıllık dönemde yükselen piyasa ekonomileri arasında 8. sırada yer aldığı görülmektedir.
Diğer ülke bankalarının aktif kalitesi bakımından ne durumda olduğu incelendiğinde; Asya Pasifik bölgesindeki ülke bankalarının diğer yükselen piyasa ekonomilerinde faaliyet gösteren bankalara kıyasla daha iyi durumda oldukları görülmektedir. Sırasıyla Filipinler, Güney Kore, Malezya, Tayvan ve Çin bankacılık sektörleri 2017 yılında aktif kalitesi ba-kımından en yüksek performansları sergilemiĢlerdir. Yunanistan, Hindistan, BirleĢik Arap Emirlikleri, Fas ve Rusya ise aktif kalitesi en düĢük bankacılık sektörlerine sahip ülkeler olarak sıralanmıĢtır.
34
Grafik 5: Aktif Kalitesi Performans Puanı
Yönetim kalitesi, banka üst yöneticilerinin, bankanın faaliyetlerinden kaynaklanan riskleri tespit etme ve kontrol altında tutma, günlük operasyonel faaliyetleri sürdürme, pay sahiple-rinin menfaatlerini koruma, bankanın mevcut yasa ve düzenlemelere uygun bir biçimde en etkin biçimde yönetilmesi hususunda bilgi sağlamaktadır. Yönetim kalitesi diğer bileĢenler gibi öznel ve somut bileĢenlerle ölçülmesi kolay olan bir ölçüt olmamakla birlikte bir ban-kanın performans ölçümünde çok önemli bir kriterdir. Bu çalıĢmada kullanılan finansal oranlar dikkate alınarak yönetim kalitesi ölçümlendiğinde; Türkiye‟de faaliyet gösteren bankaların yönetim kalitesi konusunda genel olarak yükselen piyasa ekonomileri ortalama-sından daha iyi performans sergiledikleri görülmektedir.
Grafik 6‟dan da görüleceği üzere; BirleĢik Arap Emirlikleri, Katar ve Mısır‟da faaliyet gösteren bankalar yönetim kalitesi bakımından nispeten iyi performans gösteren bankalar olmuĢlardır. Söz konusu ülkelerin yönetim kalitesi bakımından daha iyi performans gös-termelerinin, yönetim kalitesi göstergesinin faiz dıĢı gelir ve giderler baz alınarak hesap-lanmıĢ olması ve faizin yasak olduğu Ġslam Hukuku ile yönetilen ülkelerde faiz dıĢı gelirle-rin nispeten daha fazla olmasından kaynaklanmıĢ olabileceği düĢünülmektedir.
Avrupa ülkeleri olan Romanya, Yunanistan, Macaristan ve Polonya‟da faaliyet gösteren bankalar yönetim kalitesi bakımından da en kötü performans gösteren bankalar olmuĢlardır. 2008 yılında diğer yükselen piyasa ekonomilerine kıyasla iyi performans gösteren Rusya ve Peru‟da faaliyet gösteren bankalar ise yönetim kalitesi bakımından incelenen 10 yıllık dö-nemde değer kaybetmiĢ ve 2017 itibariyle Yunanistan ile en alt sıralarda yer almıĢlardır.
35 Grafik 6: Yönetim Kalitesi Performans Puanı
Bankaların performans değerlendirmeleri yapılırken en fazla kullanılan göstergeler banka-nın karlılık oranlarıdır. Karlılık/etkinlik ölçümü bankabanka-nın faaliyetlerinden ne derece kar sağladığını göstermesi açısından önemlidir. Grafik 7‟de yer alan karlılık/etkinlik perfor-mans puanları incelendiğinde; Türkiye‟de faaliyet gösteren bankaların karlılık bakımından yükselen piyasa ekonomileri ortalamasından daha iyi performans gösterdikleri anlaĢılmak-tadır. Türkiye bankacılık sektörü 26 ülke arasından; 2008 yılında karlılık bakımında 5. sı-rada, 2017 yılında 4. sısı-rada, 10 yıllık dönemde ise 7. sırada yer almıĢtır. Çağıl (2011) tara-fından yapılan çalıĢmada da tespit edildiği üzere, sağlıklı bir kredi politikası uygulandığı için kredi takip oranları kriz döneminde çok düĢük sevilerde olan Türk bankaları, diğer ül-kelerde faaliyet gösteren bankalara oranla daha iyi bir performans göstermiĢ ve kriz döne-minde bile karlılık ve büyümelerini devam ettirebilmiĢlerdir.
Peru‟da faaliyet gösteren bankalar tüm yıllarda en yüksek karlılık/etkinlik performan-sına sahip bankalar olmuĢlardır. 2008 yılında karlılık konusunda çok düĢük performans gösteren Mısır bankaları, kriz sonrası 10 yıllık dönemde karlılıklarını arttırmıĢ ve Peru ile birlikte 2017 yılında en yüksek karlılık puanlarına ulaĢmıĢlardır. Buna karĢın söz konusu 10 yıllık dönemde; Yunanistan, Romanya, Tayvan ve Hindistan‟da faaliyet gösteren bankalar karlılık performansları bakımında diğer yükselen piyasa ekonomilerine kıyasla kötü per-formans sergilemiĢlerdir.
